车载激光雷达老大哥破产:一度引领固态方案 如今工资仅够发一个月

车载激光雷达老大哥破产:一度引领固态方案如今工资仅够发一个月激光雷达的上车元年,行业鼻祖却倒在了量产的第一步。Ibeo,刚刚申请了破产重组。Ibeo是谁?2017年全球首款激光雷达量产车——奥迪A8,背后就是Ibeo。它是全球第一个瞄准车规开发Lidar(激光雷达)的公司,一度是整个赛道内唯一能量产交付产品的玩家。PC版:https://www.cnbeta.com/articles/soft/1325183.htm手机版:https://m.cnbeta.com/view/1325183.htm

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艾迈斯欧司朗与速腾聚创合作发力车载激光雷达近期激光雷达及感知解决方案供应商速腾聚创首次展示了其最新的MX激光雷达,采用了艾迈斯欧司朗EELSPL系列边发射激光器技术,为激光雷达提供高精度的激光输出,该技术赋予汽车和机器人超越视觉的感知能力。据介绍,速腾聚创多个系列激光雷达搭载艾迈斯欧司朗的激光器,双方合作已久,并计划推动更多激光雷达技术相关创新成果应用在汽车领域。截至2024年3月底,速腾聚创已获得来自22家汽车整车厂和一级供应商共计65款定点车型订单,是全球首个向汽车制造商交付第二代智能固态激光雷达的科技企业。

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小米首款车型确认搭载激光雷达 售价或超30万

小米首款车型确认搭载激光雷达售价或超30万小米官宣造车以来,可以说是牵动着业内外的心,但凡有些风吹草动,都会引起关注。近日消息,据《晚点Auto》报道,小米的第一款车已确定激光雷达供应商为禾赛科技,售价上限超过30万元,并且是款轿车。报道指出,小米首款车型的具体激光雷达配置是以1颗禾赛混合固态雷达AT128为主雷达,以数颗禾赛全固态雷达作为补盲雷达,这也就是说,小米首车将用上不止一颗激光雷达,所以售价高于30万似乎也在情理之中了。那么禾赛科技是何来历,为何会被小米相中呢?可能普通消费者对禾赛科技会感到陌生,但它提供的激光雷达已经开始装车,最典型的就是理想L9,同时百度造车旗下的集度汽车也将使用禾赛激光雷达。值得注意的是,小米正在通过投资布局自动驾驶芯片、激光雷达等供应链企业。官宣造车以来,小米集团投资了禾赛科技;小米长江产业基金两次领投自动驾驶芯片公司黑芝麻智能,今年领投了激光雷达公司速腾聚创,此外,雷军成立小米之前创立的顺为资本,先后投资了激光雷达公司北醒光子和图达通。而小鹏G9使用的正是速腾聚创提供的激光雷达,图达通则是蔚来ET5、ET7的雷达供应商,也就是说,小米通过投资布局了给“蔚小理”三家提供激光雷达的供应商。那么你觉得30万的小米汽车,真的能够一炮而红吗?PC版:https://www.cnbeta.com/articles/soft/1311599.htm手机版:https://m.cnbeta.com/view/1311599.htm

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特斯拉看不上的激光雷达 成了中国企业的“独角戏”

特斯拉看不上的激光雷达成了中国企业的“独角戏”但与特斯拉相反,绝大部分国产新能源汽车都站在激光雷达这一侧,包括未来的小米汽车,少数如小鹏汽车也是选择激光雷达(+视觉)融合方案,或是集度的激光雷达和视觉双方案。一定程度上,国产新能源汽车们现阶段都认为:可以没有视觉方案,但一定不能没有激光雷达。而在现售车型上搭载的激光雷达中,国产激光雷达已经成了绝对的主流,禾赛、速腾聚创、图达通、大疆、华为等基本拿下了所有志在“智能汽车”厂商的订单。禾赛的大规模出货和上市也再一次夯实了国产激光雷达在正面战场的胜利。激光雷达视角,图/禾赛一条更宽的“快车道”北京时间2月9日晚,禾赛科技在美国纳斯达克敲钟上市,首日收盘于21.05美元,市值达到26亿美元,不出意外地成为了全球市值第一的激光雷达公司。根据禾赛的招股书显示,过去八年累计共售出10万台激光雷达,其中8万多台都是在2022年卖出,这其中又有6.2万台都是2022年下半年交付的半固态激光雷达AT128。激光雷达出货陡增的背后是国产激光雷达公司的一次转身。以禾赛为例,在2021年以前的激光雷达客户基本都是自动驾驶公司,可以承担更高的单价,但由于自动驾驶行业的商业化问题,订单量太少。即便在2021年,禾赛已经占据全球自动驾驶雷达市场约60%的份额,全球15家顶级自动驾驶公司有12家使用了禾赛的激光雷达,但到2021年年底的历史总交付量也只有2万台上下。新能源汽车市场则不同,仅在今年1月,国内新能源汽车销量就达到了40.8万辆。诚然,新能源汽车价位跨度不小,20万以下车型也很少会搭载激光雷达,一方面是由于激光雷达本身的采购成本,另一方面也是激光雷达承载的自动驾驶“愿景”更适合放在高端产品上。代价自然也有,相比自动驾驶公司,汽车厂商对于成本的控制更为严格,需要更低成本的激光雷达。据晚点LatePost报道,禾赛卖得最好的半固态激光雷达AT128,面向理想、集度、路斯特等汽车公司的单价只有数千元人民币,是其雷达产品平均售价的约五分之一。半固态激光雷达AT128,图/禾赛这也体现在了收入和毛利率。招股书显示,2019年至2022年前9个月,禾赛科技收入分别为3.48亿、4.16亿、7.21亿和7.94亿,并没有同出货量成正比;同期,公司毛利率分别为70%、58%、53%和44%,呈现下降趋势。类似的情况,速腾聚创、图达通同样面对。甚至可以预见,随着新能源汽车客户订单的增加,禾赛的毛利率大概还会进一步下降。但无论是从自建工厂的平摊成本,还是做大市场角度,这么做都是值得的,而且按照禾赛透露,新产品补盲激光雷达FT120已经拿到了多家主机厂超100多万台的量产定点。总体而言,车载激光雷达在新能源汽车上找到了一条能承载更大出货量的“快车道”。激光雷达的新开始2020年10月的苹果秋季新品发布会上,iPhone12Pro系列多了一颗摄像头,苹果叫它:激光雷达扫描仪(LiDAR)。图/苹果激光雷达扫描仪的发射端会向物体发射一束红外激光,经物体反射被CNOS传感器接收,激光经历这段的时间则被称为飞行时间(ToF),通过已知的光速和光通过的时间便能计算出与目标物体之间的距离。包括目前普遍的车载激光雷达,也是类似的原理。Velodyne创始人在观看美国国防部高级研究计划局举办的第一届DARPA无人驾驶挑战赛(2004年)后,就想到可以利用多线激光雷达来帮助无人驾驶汽车感知环境。同样在那届挑战赛现场,Google创始人拉里·佩奇也在观赛后有了无人驾驶项目的想法,还有更多参赛者和观赛者后来都成为了自动驾驶行业的中坚力量。于是,一家主打高端低音炮公司开始做起了车载激光雷达生意,一家搜索公司开始研究无人驾驶的伟大愿景,还有无数人开始投身自动驾驶。首届DARPA现场,图/YouTube而得益于最早将激光雷达应用于自动驾驶,以及在后续几届无人驾驶挑战赛中的深度参与,Velodyne可谓是近水楼台先得月,培育并几乎垄断了车载激光雷达市场。图达通CTO李义民认为,如果不是霍尔,全球自动驾驶行业的发展要延误10年~25年。直到2019年,Velodyne向两家中国公司——禾赛和速腾聚创发起专利诉讼,Velodyne的颓势才尽显无疑。到次年Velodyne上市,当时全球市场卖得最好的激光雷达公司已经是禾赛了。中国厂商的反超禾赛和其他国产激光雷达公司的成功,本质上我们并不少见——首先是技术追赶,再以更低的价格、更快速的反应及服务获得客户,得到的收入再投入技术追赶甚至超越,形成一个正向循环。2017年,禾赛推出了40线激光雷达Pandar40,售价仅为Velodyne首款64线激光雷达最初定价的一半。彼时,百度是Velodyne,也是市场上最大的客户,却被禾赛抢下了订单。价格可能是一方面,但更关键的还是足够近、足够快。图/百度百度原计划将在2018年世界互联网秀一下无人驾驶的“肌肉”,先是想用Velodyne新产品——128线的激光雷达VLS-128,结果放弃了。一方面在开发过程中百度遇到太多的故障,另一方面由于Velodyne只把中国市场视为“市场”,客户需要跨洋寄回美国返修,一来一回至少一两个月,花费了太多看得见和看不见的成本。同样的问题,中国的激光雷达厂商2天内就能直接换新。而借此机会,禾赛Pandar40也成功拿下了百度的订单,并打响了激光雷达新旧之争第一炮。此外,在2021年国产新能源汽车集体上马车载激光雷达计划之后,国产激光雷达厂商更以绝对的优势拿下了几乎所有订单。但毫无疑问,这里面的核心依然离不开技术。不同于机械式雷达,固体雷达(包括半固态)阶段,中国厂商和欧美厂商站在同一起跑线,同时得益于国内蓬勃发展的新能源汽车产业生态,更早就进入了规模化的量产交付,并反哺到技术开发上。整个行业还在颠覆边缘问题是,激光雷达会是无人驾驶最终方案的一部分吗?甚至可以问,无人驾驶要多久才能实现大规模商用?至少,激光雷达厂商和车企都不会忽视特斯拉这座大山。马斯克,图/WikimediaCommons马斯克坚持走视觉方案,除了激光雷达方案存在的问题,在他看来核心是:我们所有的道路都是为人类的视觉而规划设计,只要拥有足够多的真实数据,就能开发和训练出一套模拟人类视觉的神经网络,从而实现自动驾驶。基于上述理由,马斯克认为高精度地图激光雷达都是自动驾驶中的错误方案。不过,激进的纯视觉方案也饱受诟病,2021年3月就发生过特斯拉将白色货车车厢识别为天空并直接撞上的事故,这也是集度、小鹏、丰田采用视觉方案却没有跟进纯视觉方案的关键之一。但同时也说明了,自动驾驶的“激光雷达”和“视觉”技术路线之争,远没有被一锤定音。对于所有激光雷达厂商来说,这意味着自身拥有的一切,都可能在顷刻间被整个行业抛下。相较之下,放眼当下的竞争就显得不那么要命了。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1344903.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1344903.htm

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